JPH0195373A - パタン尤度計算方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、音声パタンで代表される時系列パタンと、こ
の時系列パタンの部分時間区間のベクトルの標準的な分
布を規定するパラメータの系列からなる型版とを比較し
て、この型版に対する前記時系列パタンの尤度（尤もら
しさの度合い）を計算する装置に関する。

〔従来の技術〕

入力パタンと、基準となるパタンを規定する型版との比
較に基づく音声認識システムでは、与えられた型版に対
する入力パタンの尤度計算が重要である。音声パタンの
ように時間軸の非線型な伸縮を含む時系列パタンの、基
準の型板に対する尤度は、時間軸の正規化能力を有する
動的計画法に基づく光度計算装置によって求められる。

動的計画法の時間正規化能力は動的計画法の状態経路に
対する傾斜制限によって規定される。

引用文献（電子通信学会論文誌（Ａ）、第６９−Ａ巻、
第２号、ｐｐ２６１−２７０）は、従来からよく用いら
れている１７２〜２の時間軸に対する−様な傾斜制限に
おける問題点として、係る方法では音声パタンの定常部
と過渡部における時間軸の伸縮の度合いの違いを扱うに
は不十分である事を挙げ、きめ細かい傾斜制限を行う方
法について述べている。

その方法は、入力パタンを３個の区間に分割する時の各
分割区間に対する自己相関係数ベクトルの平均値の系列
と、各分割区間の区間長の許容最小値と許容最大値の系
列を含む型版を与え、この型版に対する入力パタンの尤
度は、各分割区間の区間長の許容範囲の中で人力パタン
を３個の区間に分割するときの各分割区間での型版に含
まれる自己相関係数の平均ベクトルとその区間内のベク
トルとから計算される尤度を３個の分割区間について加
算して得られるパタンの尤度の中で各分割区間の区間長
の許容範囲の中で分割方法を変化させる時の最大のパタ
ンの尤度で与えている。（この計算は動的計画法を用い
れば効率的に行える。）係る方法で、入力パタンが分割
区間の長さの違いが主たる弁別要因である単語９例えば
、１０ｏｋｔｉ／（大きい）と１０ｋｉ／　（沖）のよ
うに母音部に対応する分割区間の区間長の違いで対立す
る単語を上記のパタン尤度の比較によって識別できるた
めには、例えば、１０／に対する分割区間長と１０ｏ／
に対する分割区間長の違いを型版に含まれる分割区間の
区間長の許容値の違いとして表す必要がある。

しかし、実際には音声速度によって両者の許容範囲が重
なる事がある。

第５図は両者の区間長の頻度分布を模型的に示している
が、もし、区間長の許容範囲を分布の上限と下限に選ぶ
（即ち、１０／に対してはｔｌとｔ　２．１０ｏ／に対
してはＴ１とＴ２とする）と、区間長がＴ１とｔ２の範
囲にある時、この分割区間が１０／であるか１０ｏ／で
あるかパタン尤度から識別する事は困難である。また、
もし、１０／の区間長の上限及び１０ｏ／の区間長の下
限を分布の交点ｔ。

に選べば、ｔｏを超える１０／の区間長、または、ｔＱ
を下回る１０ｏ／の区間長に対しては正しく整合が行わ
れずパタン尤度が誤って減少する。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来の入力パタンの尤度の計算は、以上説明したように
区間長の分布範囲を制限して、行うていたので、区間長
の大きな変動を許容することが難しいという問題点があ
った。

この発明は上記問題点を解決するためになされたもので
、分割区間の区間長の違いで対立する時系列パタン間の
識別を容易にし、また、区間長の大きな変動による誤整
合を改善することを目的としている。

〔問題点を解決するための手段〕

この発明に係るパタン尤度計算方式は、型版に各時間分
割区間のベクトルの分布パラメータの系列の他に各時間
分割区間の区間長の分布パラメータの系列を含ませ、パ
タンの先度の計算は入力パタンの時間分割区間のベクト
ルの分布パラメータの型版に含まれるベクトルの分布パ
ラメータの系列との間の尤度と、入力パタンの時間分割
区間の区間長の分布パラメータの系列と型版に含まれる
時間分割区間の区間長の分布パラメータの系列との間の
尤度との和を用いて計算することを特徴としている。

〔作用〕

入力パタンに対して尤度を比較する型版は各時間分割区
間におけるベクトルの標準的な分布を規定するパラメー
タの系列の他に各時間分割区間の区間長の分布パラメー
タの系列を含んでいる。

ここで尤度を計算する場合には、各時間分割区間のベク
トルの分布を規定するパラメータの系列の尤度と各時間
分割区間の区間長の分布を規定するパラメータの系列の
尤度との和を用いて行う。

〔実施例〕

以下この発明の一実施例を図について説明する。

第１図はこの発明の一実施例を示す機能ブロック図であ
る。

図において、１は音声等の時系列パタンからなる入力パ
タンを記憶する入力パタン記憶部、２は入力パタンに対
する尤度を計算するために標準的な分布を規定したパラ
メータの系列からなる型版を記憶する型版記憶部、３は
累積尤度を記憶する累積尤度記憶部、４は尤度を計算す
る数値演算部である。

ここにおいて、型版記憶部２は入力パタンの各時間分割
区間における区間長の分布パラメータの系列を記憶する
区間長系列記憶部２１と、各時間分割区間におけるベク
トルの分布パラメータの系列を記憶する分布パラメータ
系列記憶部２２とを含んでいる。

第２図は入力パタン記憶部１に格納されている入力パタ
ンの記憶構成を示す図で、図のように、入力パタンは１
個のフレームから構成され、さらに、各フレームは１５
次元のケプストラム係数ｃ　（ｉ、ｍ）　　（ｉはフレ
ーム番号２ｍは次数）からなる。また、第３図は型版記
憶部２に格納されている型版の記憶構成を示す図で、図
のように、型版は５個の分割区間に対応する５個の記憶
領域から構成され、各記憶領域には、入力パタンの各分
割区間におけるベクトル（この場合各フレームに°おけ
る１５次元のケプストラム係数を一つρベクトルと考え
る）の分布パラメータとして１５次元の平均ケプストラ
ム係数ａ（ｊ、ｍ）　　（ｊは分割区間の番号１ｍは次
数）が、また、分割区間の区間長の分布パラメータとし
て区間長の平均μ［ｊ）及び分散σ２（ｊ）が格納され
ている。更に、第４図は累積尤度記憶部３に格納される
累積尤度の記憶構成を示す図で、図のように、累積尤度
は全体で（Ｉ　＋　１）　Ｘ（Ｊｌ１）の大きさを持つ
配列で、この配列の要素は、ベクトル尤度の累積和ＬＳ
（１＋ｊ）＋及び、区間長尤度の累積和Ｌｔ（ｉ、ｊ）
からなる。（但し、１≦ｉ≦Ｉ　ｊｌ及びｌ≦ｊ≦Ｊ＋
１） 型版記憶部２に格納されている型版に対する入力パタン
記憶部１に格納されている入力パタンの尤度の計算は数
値演算部４によって次のように行われる。即ち、数値演
算部４は次の第（１）式で定義されるパタン尤度Ｓを動
的計画法に基づき計算する。

Σ　Ｉｓ（ν（ｊ）、ν（ｊ”１）ＩＪ）Ｓ’＝　ｗａ
ｘ　［□ （ν（ｊ）　）　　　　　　　Ｊ Σ　Ｉｔ（ν（ｊ）、ν（ｊｌ１）、ｊ）Ｊ為１ ＋　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　］　　　
　Ｔｌｌここで、ν（Ｊｌは第ｊ分割区間の開始端フレ
ーム番号（従って、第ｊ分割区間の終了端はν（ｊｌ１
）−１で与えられる）で、 １ヨシ（１）＜ν（２）＜ν（３）＜・−・くν（Ｊ）
＜ν（Ｊｌ１）＝１＋１を満たすものとする。又、第（
１）式の第１項の中のＩｓ（ν（」）、νＵ＋ＩＬｊ）
は第ｊ分割区間の中のベクトルｃ（ｉ、ｍ）（ν（ｊｌ
≦ｉくν（ｊｌ１））とこの区間のベクトルの分布パラ
メータである平均ケプストラム係数ａ（ｊ、ｍ）に基づ
き第（３）式のように計算される第ｊ区間のベクトル光
度である。

ｉｓ（ν（ｊ）、ν（ｊｌ１）＋Ｄ ＝　　−ｍａｘ　　　　　　　Σ　ｌ　ｃ（ｉ、ｍ）−
ａ（ｊ、ｍ）　ｌ　”１！１ ν０１≦ｉ〈ν（ｊ　＋　１　）　　　　　　　　　　
　　　（３）更に、第（１）式の第２項の中のＩｔ（ν
（ｊ）、ν（ｊｌ１）。

ｊ）は第ｊ分割区間の中の区間長ν（ｊｌ１）−ν（Ｊ
ｌとこの区間の区間長の分布パラメータである区間長の
平均μ（Ｊ）及び分散σ２（Ｊ）とに基づいて第（４）
式のように計算される第ｊ分割区間の中の区間長尤度で
ある。

Ｉｔ（ν（Ｊ）、ν（ｊｌ１）、ｊ） １ν（ｊｌ１）−νＵ）−μ（ｊｌ　１　”＝−□・−
ｔ（４） σ２（ｊ） （れは区間長尤度に対する重み係数である。）上記第＋
１１式は区間分割の方法（即ち、（νＵ）））に関する
最大化を含む。そこで、数値演算部４は、第＋１）式を
動的計画法に基づく次の漸化式漸化式 ％式％） ）］ Ｌｓ　（ｉ＋　ｊ）＝Ｌｓ　（ｉ−τｏ＋Ｊ−１）＋１
ｓ（ｉ−τｏ　＋　１　＋　Ｊ　）　　　　（６１Ｌｔ
（ｉ、ｊ）＝Ｌｔ（ｉ−τｏ、ｊ−１）＋１ｔ（ｉ−τ
ｏ　＊　１　＋　Ｊ　）　　　　（７１（２≦ｉ≦　１
＋１．２≦ｊｓＪ＋１）　　−を次の初期条件のもとて 初期条件 Ｌｓ（１，ｊ）＝Ｌｔ（１，３）＝Ｏ（１≦ｊ　５Ｊ＋
１）　　　　（８）Ｌｓ（ｉ、１）＝Ｌｔ（ｉ、１）＝
　ｏｏ（２≦ｉ≦１　＋　１　）　　　　（９１解き、
パタン尤度Ｓを Ｌｓ（１＋１．Ｊ＋１）　　　Ｌｔ（Ｉ＋１．Ｊ＋１）
Ｓ・□＋□　　　　αω Ｊ　　　　　　　　　　　　　Ｊ と置くことによって効率的に求める。

材目梓 以上のように、この装置は入力パタン記憶部１に格納さ
れた入力パタンの、型版記憶部２に格納された型版に対
する尤度を、数値演算部４が累積尤度記憶部３に漸化式
の計算の途中の結果を残しながら最終的に第αΦ式のよ
うにパタン尤度を計算するものである。

ところで、第ＯＩ式の第２項は各分割区間の区間長の光
度を平均したものであるため、本装置を１０ｋｉ／（沖
）と１０ｏｋｉ　ｉ八人きい）のようなセグメント長の
違いが主たる弁別要因である単語の識別のため利用する
ことによって両者の分割区間の区間長の分布に重なりが
あっても判別が可能となるし、区間長の大きな変動があ
っても誤整合を起こりにくくすることができる。

以上の説明では、本発明に係るパタン尤度計算装置を音
声認識システムのパタン尤度計算部に用いる場合につい
て説明したが、本装置は他の音声パタンと型版の整合を
利用する装置２例えば、音声データの自動ラベル付は装
置等にも応用することができる。

〔発明の効果〕

以上のように、本発明では、ベクトルの時系列パタンに
対し、各時間分割区間の中のベクトルの分布を規定する
パラメータの系列と各分割区間の区間長の分布を規定す
るパラメータの系列とを含む型版を用いて、各分割区間
の中のベクトルと型版に含まれるベクトルの分布を規定
するパラメータとに基づき計算される尤度に、各分割区
間の区間長と型版に含まれる分割区間の区間長の分布パ
ラメータとに基づいて計算される尤度の和をパタン尤度
として計算するため、分割区間の区間長の違いで対立す
る時系列パタン間の識別を容易にし、また、区間長の大
きな変動による誤整合を改善できるという利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の機能ブロック図、第２図は
入力パタン記憶部の記憶構成図、第３図は型版記憶部の
記憶構成図、第４図は累積尤度記憶部の記憶構成図、第
５図は従来のパタンの尤度を計算する方式の説明図であ
る。 図において、１は入力パタン記憶部、２は型版記憶部、
３は累積尤度記憶部、４は数値演算部、２１は区間長系
列記憶部、２２は分布パラメータ系列記憶部である。 なお、図中、同一あるいは相当部分には同一の符号を付
して示している。 代理人　　大　　岩　　増　　雄（ほか２名）第１凶 易４０ ｉ　−ｌ　　　　　　　ｉ−２ｉ−３ｉ−１＋＋３：　
　屋釆【七ノえ書己ｔｔ部　　　　　　　　　　　　　
　　　　≦ト第５０ ｔｌＴ、ｔｏ【２Ｔ２ 区間長　−−→ １、事件の表示　　　特願昭６２−２５４１１６号２、
発明の名称 パタン尤度計算方式 ３、補正をする者 事件との関係　特許出願人 住　所　　　　東京都千代田区丸の内二丁目２番３号。 名　称　　（６０１）三菱電機株式会社代表者志岐守哉 ４、代理人 住　所　　　　東京都千代田区丸の内二丁目２番３号ミ 住 ノ ５、補正の対象 特許請求の範囲、発明の詳細な説明の欄。 ６、補正の内容 （１）特許請求の範囲を別紙のとおり補正する。 （２）明細書第５頁第１３行目乃至第１４行目。 第１５行目、第１７行目乃至第１８行目、第２０行目、
第６頁第９行目、第１１行目、第１９行目。 第７頁第４行目乃至第５行目、第６行目乃至第７行目、
「の系列」とあるのを削除する。 （３）同書第５頁第１６行目乃至第１７行目「ベクトル
の分布パラメータの型版に」とあるのを「ベクトルと型
版に」と補正する。 （４）同書第５頁第１９行目「の分布パラメータの系列
」とあるのを削除する。 以上 ２、特許請求の範囲 ベクトルの時系列パタンを各区間毎に分割し、分割した
各時間分割区間のベクトルと、各時間分割区間における
標準的なベクトルの　　Ｒ’ｔＪ−９＋規定した型版と
を比較してパタンの尤度を計算するパタン尤度計算装置
において、 前記型版は前記各時間分割区間のベクトルの公布ぺ立り
二叉反だ各時間分割区間の区間長の公布パラメータを含
み、前記パタンの尤度は、前記時間分割区間の中のベク
トルと前記型版に含まれるベクトルの＼布パラメータと
の間の尤度と、前記時間分割区間の区肌１点前記型版に
倉ｌ起ゑ！皿！■区間長の　　パラメータとの間の尤度
との和を用いて計算することを特徴とするパタン尤度計
算方式。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ベクトルの時系列パタンを各区間毎に分割し、分割した
   各時間分割区間のベクトルの分布パラメータの系列と、
   各時間分割区間における標準的なベクトルの分布パラメ
   ータの系列を規定した型版とを比較してパタンの尤度を
   計算するパタン尤度計算装置において、 前記型版は前記各時間分割区間のベクトルの分布パラメ
   ータの系列及び各時間分割区間の区間長の分布パラメー
   タの系列を含み、前記パタンの尤度は、前記時間分割区
   間の中のベクトルの分布パラメータの系列と前記型版に
   含まれるベクトルの分布パラメータの系列との間の尤度
   と、前記時間分割区間の区間長の分布パラメータの系列
   と前記型版に含まれる各時間分割区間の区間長の分布パ
   ラメータの系列との間の尤度との和を用いて計算するこ
   とを特徴とするパタン尤度計算方式。